使用机器学习的方法可以解决越来越多的实际问题，它在现实世界中的应用越来越广泛，比如智能风控、欺诈检测、个性化推荐、机器翻译、模式识别、智能控制，等等。 机器学习分类 我们都知道，机器学习可以分为三大类：监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning），下面简单介绍一下它们含义： 监督学习 监督学习是根据给定的标签（Label）已知的训练数据集，通过选定的算法在该训练数据集上进行训练学习，最后得到一个可以描述该数据集规律的预测函数，也就是我们所说的模型。有了模型，对于未知标签的输入数据，可以通过该预测函数预测出它的标签。典型的监督学习方法，如分类、回归等。 无监督学习 无监督学习是根据给定的标签（Label）未知的训练数据集，通过训练学习从训练数据集中发现隐藏的模式或结构。典型的无监督学习方法，如聚类分析。 强化学习 强化学习是人工智能中的策略学习的一种，从动物学习、参数扰动自适应控制理论发展而来。这种学习方法是从环境状态到动作映射的学习方法，